Enterprise AI Infrastructure

构建企业的
第二大脑

思渡 AI 中台提供开箱即用的 Model Gateway、RAG 引擎与 Agent 编排服务。屏蔽底层模型差异，统一管理算力与数据资产，让业务创新快人一步。

unified_gateway_demo.py

from core.llm.factory import ModelFactory

# 1. 无缝切换底层模型 (Zero Code Change)
async def main():
    llm = ModelFactory.create("qwen-turbo")
    # 无论是 GPT-4, Claude 还是 Qwen，调用接口完全一致
    response = await llm.chat_stream(
        prompt="设计一个 AI 中台架构方案",
        history=chat_history,
        temperature=0.7
    )

    async for chunk in response:
        print(chunk.content, end="")

Security Audit

PII 脱敏开启

Models Connected

12+ LLMs

全栈式 AI 基础设施

从模型接入到应用落地，我们提供从 IaaS 到 SaaS 的完整中间件能力。

统一模型网关 (MaaS)

聚合 OpenAI, Claude, DeepSeek, Qwen 等 10+ 主流模型接口
自动负载均衡与高可用降级 (Fallback) 策略
统一的 PII 敏感信息过滤与内容安全审计
Token 消耗与成本可视化看板

RAG 知识引擎

支持 PDF, Word, Excel 等非结构化数据的 ETL 清洗
混合检索 (Hybrid Search): 向量 + 关键词全文检索
知识图谱 (Knowledge Graph) 自动构建与实体抽取
毫秒级引用的上下文召回

Agent 编排调度

可视化的 Agent 工作流编排器 (Workflow Orchestrator)
集成 RPA 机器人，连接企业旧有 ERP/CRM 系统
支持长短期记忆 (Memory) 与状态管理
多 Agent 协作 (Multi-Agent) 协议支持

为什么选择思渡 AI 中台？

不仅是技术底座，更是企业 AI 转型的加速器。我们解决模型落地过程中的安全、成本与效果难题。

企业级安全合规

内置 PII 敏感信息过滤器，自动拦截手机号、身份证等隐私数据。支持私有化部署，数据不出域。

模型路由与降级

自动优选最佳模型。当主模型响应超时，自动降级至备用模型，保障业务连续性 (99.9% SLA)。

统一 API SDK

屏蔽底层模型差异，通过统一的 OpenAI 兼容接口调用所有大模型。切换模型只需改一行配置。

全链路可观测性

完整的 Token 消耗统计、Prompt 版本管理与效果评测 (Evals) 面板，让 AI 效果可量化。

Architecture View

三层架构体系

解耦业务应用与底层模型，实现技术栈的灵活演进

应用层 (SaaS)

GEO 品牌引擎

智能客服 Copilot

企业知识库

Agent 工厂

AI 中台核心 (PaaS)

调度中心

Workflow Engine

RPA Scheduler

知识与存储

Vector DB (Qdrant)

Knowledge Graph

安全网关

Auth & Usage Policies

Prompt Management

基础设施 (IaaS / Model Layer)

OpenAIAzureAliyun QwenZhipuGLMLocal LLM (VLLM)

为什么选择中台模式？

避免重复造轮子

无需每个业务部门都重复搭建 RAG、购买 Key、开发 Prompt 模板。中台统一提供能力，让业务部门专注于 Application 逻辑。

数据资产安全

私有化部署支持。企业数据不出域，敏感信息在网关层自动脱敏，从根本上解决大模型的合规隐患。

全模型兼容

随手切换 GPT-4o 或 DeepSeek-Coder，无需修改一行业务代码。灵活应对模型涨价或服务不稳定风险。

pipeline_monitor.log

[INFO] Gateway: Request received id=req_0x9a3

[INFO] Router: Routing to 'azure-gpt-4' (latency_priority)

[WARN] Guardrail: Detected PII (Phone Number), redacted.

[INFO] TokenUsage: 1450 tokens cost $0.04

[DEBUG] RAG: Retrieved 3 chunks from 'Product_Manual_v2.pdf'

[INFO] Agent: Task 'Analyze Competitor' started...

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